[Internet20] 詹宏志的網路探索part5:當我40歲的時候,應該更勇敢站出來
[Internet20] 詹宏志的網路探索part5:當我40歲的時候,應該更勇敢站出來

如果未來有人想要撰寫關於台灣網路的時代故事,詹宏志絕對會是最吃重的角色。40歲才投入創業,經歷過《明日報》4億台幣的大失敗,但也推動包括PChome Online網路家庭、商店街兩大網站,順利IPO的大成功,近幾年更是以一夫當關之姿,不計毀譽的與政府單位正面爭論政策的合理性。他相信,進步原動能,來自破壞恆常穩定,他期待,現在年輕人能夠比他當年更有勇氣,站出來擔起時代的責任。關於網路20年、關於人生、關於台灣社會,6個主題,6個觀察,以下是詹宏志對於台灣世代問題的觀察:

一個社會的產業交替,都是原來社會的得到利益的產業累積下來的資本,再往另外一個產業移動。三七五減租,土地換回來的錢,投資了台泥這樣台字輩的企業,這樣的公司跑去投資銀行,再又跑去投資石化業。石化又轉到化纖,化纖跟紡織有關,之後台灣紡織業達到全盛。在紡織業賺到錢的新一代企業家,後來他們去投資地產,可能去做零售,行業這樣一個一個來嘛。

照理說,80年代IT產業創造了最大的財富,累積了最多資源,這個資源要去哪裡?應該要變成台灣的下一步嘛。**不論他們去生技、服務或網路,只要到這個產業,那裏就會產生一個力量,這些都應該是時代資源的移動。**網路在台灣的發展相對是最好的,機會也最大的,卻沒有吸收到上一個時代的最主要的資源,這件事沒有接起來。

第一個當然是台灣資本市場不夠活潑,都是事後的資本市場,不是事前的資本市場。第二個原因也是網路發展的這個歷史,這種英雄出少年的狀況比之前嚴重很多,代溝變得很大。

你想想看我這樣的創業者,我的工作,我在網路產業裡是最老的人,對不對?我的辦公室裡都是20幾歲的人。那個時候還沒這麼老的時候,我都是一個4、50歲的人,看2、30歲的人,我有20年的鴻溝。我最近帶隊到越南跟泰國考察,我是團長,副團長就是Appworks的林之晨,一次就差30歲了。

很多人談到台灣世代問題,太陽花這個學生運動是個意外,我每次都說,「憤怒是現成的,議題是隨機的」。我不認為這個運動是為了這個題目而來,因為導火線是服貿,學生還沒有決定對服貿要什麼態度的時候,行動已經出來了,是行動到後來加強了彼此的理解,應該反對服貿,那是後面的結論,初期沒有啊。

我說憤怒是現成的,他們已經積累很久了,這一段時間每一個運動你都要看成是同一件事,洪仲丘案冒出來的人,太陽花學運冒出來的人,通通是同一件事,同一個憤怒。只是哪一個題目讓他出來了,題目是隨機的,只要有一個題目,當場有情緒,你就足夠把人找出來。

因為這些年來,你已經不知道這些憤怒要去哪裡,你甚至說不出來這些憤怒是哪裡來的,你現在就是,你四年前看馬英九還沒那麼糟,你現在為什麼每天看他愈來愈不順眼呢?他沒有比那時候更壞啊?他的愚蠢不是八年前就這樣了嗎(眾人笑)?他沒有演進嘛!對不對?他的愚蠢沒有進步,但為什麼你對他的生氣會進步呢?

事實上是你對這個社會這個結構這種窒息感,你不滿意,然後這個是累積的。是「這個社會顯然出了問題,可是沒有人能解決」,這種不滿意。特別是你現在還沒有位置的人,是更加的不滿意。如果你現在是在社會結構的基層,你才要開始,但社會現在不動,你要他怎麼辦?看到薪水不漲,你看到所有人怎麼講、什麼事怎麼做,社會不動就是不動。因為那已經是結構了,那已經是你過去做錯的所有事的結果。

台灣年輕人薪水的困境,就是在經濟成功的時候,沒有往下一個階段移動,沒有把附加價值往下一個階段移動所嘗到的惡果。可是創造這個結構的人,現在是很有錢的人,但結果的承擔是這一代20幾歲這些人。

他們會覺得,在當學生的生活水準還不壞啊,因為那是他父母親的生活水準,父母親給他錢讀書嘛。一畢業找到工作,因為你就要用你的薪水來過你的生活,,你立刻就降級了。這是今天你看到的年輕人的處境。

你今天誰有能力能在一夜之間把薪水改變?你現在說,我下個令,所有的企業今天都得加薪50%,你有辦法嗎?你一旦做了,這些做出口生意的人所有的市場都沒有。你加薪了50%,他連一個人都沒辦法雇用。因為這是一個結構,就是你今天跟其他社會競爭的基礎是建立在這件事上面,你已經仰賴這個東西這麼久了。

因為製造業的前提就是控制成本,物料你要用效率控制成本,流程也要控制成本,人是流程之一,就必須要控制他的成本。所以他出他能出的最低薪水是他的能力,是他的效率的表現,只要你的工作是那樣的東西,你不是創造附加價值的人,你是管理生產流程跟成本的人,人當然沒辦法漲價啊,如果世界上還有比這個更低的薪水,就應該到別的地方去,這是你的效率的來源。

這個衝擊是很大啊,表示說我這個世代是搞砸了嘛。你以為你過去創造出來,這個社會你以為他變得富而好禮,變得富裕變得有禮,你以為你是光榮的一代,結果可能是完全搞錯了,因為你留下了一個非常非常不公平的社會。每一個人都是喔,我們今天任何一個買到一個房子的人,都造就了這個結果,你只要買到一個房子,就超過每一個年輕人薪水漲的速度。

累積財富的是施先生那一代,60幾歲的人要看20歲的人,又隔了兩代。我覺得也有一點難為他們了,看了很多東西,但沒有辦法理解。我看到的我的同輩的企業家,很多被網路真正的震撼,都要等到阿里巴巴上市了。

2000年以前,一些電子產業所做的那些投資,今天看起來不一定是錯的,但是2000年之後他們把他收起來,這件事是錯的,這讓台灣所有的科技硬體公司在那之後十年之內,沒有人願意投資網路產業。

1996年做PChome,那時候我已經40歲,這是我第一次創業,雖然在社會上工作很久了,在一定程度上也是可被社會被辨識的人,但因為我自己是一個新創業者,覺得我自己是晚輩,而且那時候,工作還很困難,那時候網路是新的,所有的獲利模式都不成熟的,就算當時看到很多網路的事,或聽到一些前輩談論網路,我只是覺得很怪而已,跟我想的不一樣,但那時候那麼艱難,要說話其實是有點心虛的,也覺得輪不到我說話,應該等施振榮這些人說話才對。

結果過了20年,我最後還是得出來說話。可是我出來,其實時間點已經不對了,我們錯過了20年。如果我更早站出來,協助網路跟其他行業之間的連結,跟前一個世代擁有最大財富的那些人對話,鼓勵他們進到這個領域來,去把這些社會上可能可以用的錢全部找出來,投到這個領域去,就不會讓台灣這12年當中,所有的年輕網路公司都吃盡苦頭。當時沒有做這件事,是我覺得最後悔的。

他們不是對未來沒有興趣,也不是不用功,而是他們要忙的事真的很多,所以要更簡易可得,他們才會讀,否則只能用他現有的知識架構去了解。譬如說現在講物聯網熱潮,就是因為裡面有裝置、感測元件這些東西是他熟悉的。

我來看美國的社會是怎樣解決這樣的問題?他的中介很多,首先學界就扮演這個角色。在美國,所有的網路公司,只要一個模式出來,不用很長的時間,學界的理論已經出來了。

每一個,我們今天後來在台灣學到的讀到的東西,不都是從美國來的嗎?顯然學界有一個非常快可以捕捉這個社會動態的能力,反映這個社會的題目能力。台灣的這些碩士論文博士論文,講美國的這些大公司講得頭頭是道,但他完全不知道台灣發生什麼事。

學界是最高端的,再來有媒體。媒體這個角色在美國,不要說為了網路經濟所產生的新媒體,即使是老的媒體,阿里巴巴要到美國IPO的時候,連《紐約時報》都寫了一大堆跟阿里巴巴相關的題目,每一個都寫得厲害。他不是專業的財經或科技媒體喔!

譬如說美國《商業周刊》,你現在打開來,每一期大概三分之一的篇幅跟網路有關的。可是網路有佔到美國三分之一的產值嗎?沒有,還差得遠。一個印象深的報導,他們講一個設計圈社群愛用的社交軟體「Halo」,這是西班牙文,多少人用?50萬人,但《商業周刊》給這個「Halo」封面故事的報導。他們真正要講的不是這一家公司,而是討論facebook的成功,本身會產生一些反逆的現象嘛,或有一些脫逃的東西跑出來。

那這個意思是說,如果50萬人的應用在《商業周刊》能放到封面,你能想像台灣的《商業週刊》會做這種事嗎?你能想像商業週刊會做funP嗎?,這還不說他還有介乎學界跟媒體之間的各式各樣的顧問公司。

對台灣來講,任何一個要做投資的人,如果想要了解網路產業發生什麼事,他的學習成本顯然是比美國高太多了,所以你可以想像,在台灣,一個大企業可能是要賠兩億之後,才知道原來這個事不是這樣做的。

我覺得每一個社會沒有什麼事不能理解,如果他有足夠的工具,有足夠的可學習的內容。我覺得台灣是不夠的,顯然是現在事後看是不夠的。這個不夠從教育到民間到媒體,顯然總量都不夠,總量跟親近性根討論都不夠。

到目前為止,台灣不就只有《數位時代》一個雜誌嘛?所以《數位時代》的程度,就變成我們社會的程度,如果他不夠好,我們就沒有辦法好。這是一個處境,不是嗎?

你不要覺得新世代有比較厲害喔。他是天生在那個位置啊!如果他用現在這個求知方式,他落伍起來也很快的。90年代末創業的那些網路工作者,對現在的往路發展,他們的知識趕得上的人,其實也不多。稍微早一點,熟悉1.0或2.0時代的,對現在快速移動到行動領域的新處境,原來這些網路工作者多半也很慘耶!這個落伍的速度也不會比我上一輩來的慢。

我拿施振榮先生做例子,宏碁做第一個龍騰計畫搬到龍潭去的時候,那也是40歲啊!網路現在20年過去了,現在應該要有40歲的人要有這樣的勇氣,還有氣派,要變成那個行業的中流砥柱,那怕現在的工作還很困難。

在網路裡面,典範轉移速度很快,就是轉一個彎,你原來賴以為生的東西就不見。因為你的營收就是別人的機會啊,你只要有收入,就意味著有另外一個免費模式可以取代你,這是網路可怕的地方,要心裡有數,任何一個今天讓你賺錢的東西,都是明天讓你痛苦的地方。我過去20年這個internet,我每天都碰到這個事啊!我沒有一天碰到的不是這樣的事,我打擊別人也是靠這個啊

系列推薦:
[Internet20] 詹宏志的網路探索part1:我的創業、還有亞馬遜的啟發
[Internet20] 詹宏志的網路探索part2:台灣市場一點也不小
[Internet20] 詹宏志的網路探索part3:曾經,台灣是全世界理解網路最高度的一個社會
[Internet20] 詹宏志的網路探索part4:年輕創業的美好,就在於所有想法都是最純真的直覺

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(《數位時代》2015年8月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw
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關鍵字: #詹宏志 #物聯網
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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